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Professional Profile:
Passionate about artificial intelligence technologies and specialized in transformer-based
language models.
Machine learning expert with experience in developing and deploying solutions based on
advanced algorithms.
Key Skills:
- Proficiency in transformer-based language models such as GPT, BERT, and their variants. - Strong machine learning skills, including regression, classification, clustering, and
reinforcement learning. - Experience applying supervised, unsupervised, and semi-supervised learning techniques to
solve real-world problems. - In-depth knowledge of machine learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and
scikit-learn. - Software engineering skills for deploying and scaling AI and machine learning models. - Demonstrated ability to collaborate with interdisciplinary teams to design and implement
innovative technological solutions.
EDUCATION
2021 Research Master on computer Science Software Engineering
Tunis-Tunisia High Computer Institut
2017 Professional Master in Telecommunication, Information and Communication
Technology (Bac+5)
Tunis-Tunisia Virtual University of Tunis
2013 Bachelor's degree in Information and Communication Science
Tunis–Tunisia Virtual University of Tunis
2004 Senior Technician Certificate in Telecommunications
Tunis–Tunisia Higher Institute of Technological Studies in Telecommunications
2000 Baccalaureate mathematic section
Tunis–Tunisia HighSchoolPilotTunis
Languages: English: Fluently
Deutsh: Fluently
French: Bilingual
Software and language:
Software:
Trace,
Storyline, Adobe Captivate, Lectora, Active Presenter, Jade, UPPAAL, Protege, Packet
Matlab, Apache Hadoop, prolog, SPSS, CodeIgniter Web Framework, Symphonie, Django, IONIC,
Android, ReactJs
Programming Language:
php, C, C#,
ASP, C++
ProgrammingLibrary:
Python, Javascript, Typescript
,
VHDL, XML, RDF, Json, Java,
MapReduce, OpenMP, Tensorflow, Scikit learn, Pytorch and other librairies
python for the deep learning and machine Learning
WORK EXPERIENCE
September 2019 until now: - Development and optimization of transformer-based language models for natural language
processing applications. - Implementation of training and deployment pipelines for machine learning models on
distributed infrastructures. - Close collaboration with product teams to integrate AI and machine learning functionalities
into existing products. - Participation in technology watch and research to stay updated on advancements in the
field of AI and machine learning. - Data analysis and predictive modeling to solve complex business problems. - Development and deployment of machine learning models for operational optimization and
decision-making. - Collaboration avec les équipes métier pour comprendre les exigences et formuler des
solutions adaptées.
September 2020 until now : University teacher ISI Université Tunis El Manar
October 2023 until now : University Teacher ESEN université de Manouba
September 2019 Expert with GIZ to evaluate the elearning system of CFAD Ministery of
the Interior
November 2019 IEEE ambassador
Janvier 2018 Groupe La Poste France, Project : Implementation of the bank service in the
Tunisian
Post
August 2018 Natioanl Health Insurance , Project : Implementation of the e-learning on the
groupe CNAM
2016 - 2017 Expert on e-learning course conceptor Université Clermont Auvergne
September 2015 – 2017 Gouvernment presidency : Implementation of an e-learning national
Project
January 2015 European Union Expert, Project: Implementation of the Strategy 2020 – 2025 of the
Tunisian Post
February 2007 – 2014 Member in RH commission in Tunisian Post : implementation of
business repository, career management application, blended management training
application, study of Bisuness Intelligent
2003 – Today Member in UN – Geneva Suisse, Member in U4SSC – UIT – Geneva Suisse
ACTIVITIES AND INTERESTS
Outside of work, I am passionate about reading about the latest advances in artificial intelligence and
machine learning, participating in data science competitions, and exploring new machine learning
techniques. I also have interests in photography and music.
Application avec Flutter qui permet de digitaliser les contrats de maintenance informatique.
Cette application, développée avec **Flutter**, a été conçue pour moderniser et automatiser la gestion des contrats de maintenance informatique au sein de **La Poste Tunisienne**. Elle vise à remplacer les processus manuels par un flux de travail numérique plus efficace.
Voici les détails clés basés sur les éléments visibles de l'interface :
### 1. Objectif Principal
L'application sert à la **digitalisation complète des contrats de maintenance**. Elle permet de suivre le cycle de vie d'un contrat, de l'acquisition des équipements jusqu'à leur mise en service et leur entretien périodique.
### 2. Fonctionnalités de l'Interface (Validation des données)
L'écran de "Validation des données" présenté montre la saisie et la vérification d'informations critiques pour un contrat :
* **Objet du contrat :** Précise la nature de l'intervention (ex: Acquisition, Installation et mise en service).
* **Direction :** Identifie le département ou l'entité interne responsable ou bénéficiaire.
* **Montant (DT) :** Permet le suivi financier précis (dans l'exemple, un montant de 800 000 DT est affiché).
* **Date de Début :** Pour la traçabilité temporelle de la couverture de maintenance.
### 3. Aspects Techniques
* **Framework :** Flutter (permettant une expérience fluide et une compatibilité multiplateforme).
* **Période de réalisation :** Février à Avril 2026.
* **Cible :** Usage interne pour les techniciens et administrateurs de la Poste Tunisienne.
### 4. Valeur Ajoutée
En centralisant ces données sur mobile, l'application offre plusieurs avantages :
* **Accessibilité :** Les données des contrats sont consultables sur le terrain.
* **Réduction des erreurs :** La validation intégrée empêche les saisies incohérentes.
* **Optimisation du suivi :** Meilleure visibilité sur les coûts et les échéances de maintenance pour le parc informatique.
Il semble que ce projet fasse partie d'une suite de réalisations incluant également des solutions de **Facture Électronique**, renforçant ainsi la transformation digitale globale de l'institution.
La facture électronique enisie constitue une version numérique du document traditionnel de facturation, permettant aux entreprises transmettre factures via des moyens électroniques conformes à la réglementation en vigueur. Ce vise à moderniser le processus deuration, renforcer la transparence fiscale et faciliter le contrôle par les autorités compétentes.
Ce type de facture doit respecter un cadre juridique précis, notamment en matière’authentic, d’intégrité et de lisibilité. doit contenir toutes les informations obligatoires telles que l’identification du vendeur de l’acheteur, la description des biens ou services four, montant total, ainsi que la TVA. La signature électronique ou tout autre moyen dauthentification est souvent requis pour la validité document.
Extraction Automatisée des Données
Grâce au Traitement du Langage Naturel (NLP) et à l’OCR (Reconnaissance Optique de Caractères), l’IA identifie instantanément les informations clés :
Périodicité des interventions (préventives vs correctives).
Niveaux de service (SLA) : temps de réponse et de rétablissement.
Équipements couverts et exclusions de garantie.
Clauses financières : indexation des prix et pénalités de retard.